Geri Dön

Sağlık çalışanlarının yapay zeka teknolojilerine karşı tutumları ve kaygı düzeyleri

Attitudes and anxiety levels of healthcare workers toward artificial intelligence technologies

  1. Tez No: 997945
  2. Yazar: ELA KÜBRA AKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ŞEMSİNNUR GÖÇER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Halk Sağlığı, Public Health
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yozgat Bozok Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Halk Sağlığı Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu araştırma, sağlık çalışanlarının yapay zekâ teknolojilerine yönelik tutum ve kaygı düzeylerinin incelenmesi amacıyla yapılmıştır. Tanımlayıcı ve kesitsel tipte olan araştırmanın evrenini bir kamu hastanesinde görev yapan sağlık çalışanları oluşturmuştur. Araştırma, gönüllülük esasına göre çalışmaya katılmayı kabul eden toplam 257 sağlık çalışanı ile gerçekleştirilmiştir. Verilerin toplanmasında sosyodemografik bilgi formu, Yapay Zekâya Yönelik Tutum Ölçeği ve Yapay Zekâ Kaygı Ölçeği kullanılmıştır. Elde edilen veriler istatistiksel yöntemlerle analiz edilmiştir. Araştırma sonucunda, sağlık çalışanlarının yapay zekâya yönelik tutumlarının orta düzeyde olduğu, kaygı düzeyleri ile tutumlar arasında negatif yönlü anlamlı bir ilişki bulunduğu saptanmıştır. Çalışma bulguları, sağlık çalışanlarının yapay zekâ teknolojilerine uyum sürecinde bilgilendirme ve eğitim faaliyetlerinin önemini ortaya koymaktadır.

Özet (Çeviri)

This thesis aimed to examine the relationship between healthcare professionals' attitudes toward artificial intelligence technologies and their perceived anxiety levels regarding these technologies. Today, artificial intelligence is increasingly used in many areas of healthcare, such as medical imaging, clinical decision support systems, robotic surgery, and patient management, leading to significant changes in healthcare professionals' perceptions and emotional responses. The study was conducted with 257 healthcare professionals working at Yozgat City Hospital. Data were collected using a demographic information form and a questionnaire consisting of items measuring attitudes toward artificial intelligence and anxiety related to artificial intelligence. Data analysis included frequency and descriptive statistics, Cronbach's alpha reliability analysis, independent samples t-test, Pearson correlation analysis, and simple linear regression analysis. All analyses were performed using the SPSS Statistics software. Descriptive statistics showed that the mean scores of the attitude items ranged from 3.02 to 3.97, while the mean score of the anxiety item was 3.93. The Cronbach's alpha value of the scale was 0.636, indicating an acceptable level of reliability. No statistically significant differences were found in attitude and anxiety scores according to gender (p > 0.05). Pearson correlation analysis revealed a statistically significant, negative, and weak relationship between attitude and anxiety (r = –0.133; p = 0.034). Simple linear regression analysis showed that anxiety significantly predicted attitude (β = –0.133; p = 0.034), explaining approximately 1.8% of the variance in attitude scores (R² = 0.018). These findings indicate that although healthcare professionals generally perceive artificial intelligence positively, 60.04% of the participants reported experiencing anxiety related to artificial intelligence.

Benzer Tezler

  1. Sağlık sektörü çalışanlarının yapay zekâ kullanım eğilimleri: Bir araştırma

    Artificial intelligence usage trends of health sector employees: A study

    FARID ZEYNALZADE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Sağlık Yönetimiİstanbul Kent Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ARZU UĞURLU KARA

  2. Ankara ilinde görev yapan aile hekimliği asistanlarının yapay zeka ile ilgili kaygı durumlarının ve ilişkili faktörlerin değerlendirilmesi

    Evaluation of the anxiety situations about artificial intelligence and related factors of family medicine assistants working in Ankara province

    AHMET YÜKSEKKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Aile HekimliğiSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Aile Hekimliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. DUYGU YENGİL TACİ

  3. Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning

    Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini

    ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADEM TEKEREK

  4. İş yaşamında yapay zeka kullanımının çalışan performansı ve iş sonuçlarına katkısına nörobilimsel bakış

    A neuroscientific perspective on the contribution of artificial intelligence to employee performance and business outcomes in the workplace

    EBRU YALÇINKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Yönetim Bilişim SistemleriÜsküdar Üniversitesi

    Nörobilim Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ KRİSTİN SURPUHİ BENLİ

  5. Sağlık çalışanlarının yapay zekâ uygulamalarına ilişkin tutum analizi

    Attitude analysis of health employees' on artificial intelligence applications

    HANDAN ŞİRİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Sağlık Yönetimiİstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EDA YILMAZ ALARÇİN